서울대 학생들의 학점과 주변 요인들 간의 관계 분석

소개글

서울대 학생들의 학점과 주변 요인들 간의 관계 분석 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅱ. 필요성

Ⅲ. 연구문제 및 목적
　1. 연구문제
　2. 연구목적

Ⅳ. 분석틀

Ⅴ. 독립변수 설정 이유

Ⅴ. 선행연구 조사
　1. 독립변수 : ‘선후배 관계’에 관한 연구
　2. 독립변수 : 라이프 스타일에 관한 연구

Ⅵ. 가설설정

Ⅶ. 가설검증
　1. HO : 이성과의 접촉 빈도는 학점과 가시적인 차이가 있을 것이다.
　2. HO : 형제관계는 학점과 유의한 관련이 없다. [‘Compare means Anova 분석’]

Ⅷ. 결론

본문내용

f Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Between Groups
2.576
4
.644
2.425
.050
Within Groups
19.916
75
.266
Total
22.491
79
→ T-test 는 두 집단간의 분산의 동질성 여부를 확인해야 한다. 등분산 검정은 Levene의 등분산 검정값 즉, F값을 이용한다. 산출표에 나타난 F값의 확률이 0.05보다 클 경우에는 “두 분산이 같다”라는 가정이 채택되므로 “등분산이다”는 가정(Equal Variance Assumed)하에서 계산된 t-통계량을 이용하고, F값의 확률이 0.05보다 작을 경우에는 가정이 기각되므로 “분산이 같지 않다”는 가정(Equal Variance not Assumed)하에서 계산된 t-통계량을 가지고 판단한다.
위의 경우에서는 최근학점과 누적평점 모두 F의 p값이 0.05보다 작기 때문에 “등분산이다”라는 귀무가설이 기각된다.
또한 아노바 검증을 해본 결과 우리가 설정한 가설에 대한 검증결과 동질성 테스트 결과는 우리가 통상설정한 0.05보다 낮은 결과가 나와 이를 입증 해주었다.
Ⅷ. 결론
1. 가설 검증결과
【가설1.】이성과의 접촉 빈도는 학점과 가시적인 차이가 없다.
◎ 가시적인 차이가 없는 것으로 확인되었다
【가설2.】형제관계는 학점과 유의한 관련이 있다.
◎ 차이가 있는 것으로 확인되었다
【가설3.】선후배간의 교류와 동아리 참여는 개인의 학점과 차이가 있다
◎ 차이가 없는 것으로 확인되었다
2. 본 분석의 한계점
① 대표성 결여문제 : 표본 추출과정에서 경제통계 과목을 수강하고 있는 표본 20명이
학점에 영향을 미치는 요인을 유의적으로 설명할 만한 모집단을
대표하는 표본이라고 할 수 없다.
② 적은 표본 수: 20명밖에 되지 않는 표본수로 인하여 분석 결과의 신뢰도가 많이
떨어졌고, 요인분석 등은 실행 할 수 있는 자격요건도 갖추지 못하였다.
→ 표본의 유의성을 검증하기 위해 표본으로 조사한 20명분의 4배를 자료로 사용하였다
③ 우리의 주제는 학점과의 주변 요인들의 관계분석이었다. 따라서 명목수준에 따른 종속변수의 평균값에 의한 차이를 검증하기 위한 일원변량분석(ANOVA)을 위주로 사용하였다. 추후 회귀분석을 실시하여 본 결과 회귀계수인 R2 의 값이 확보되지 않았다. 따라서 회귀분석을 통한 다중회귀모형을 만들지 못하였다
3. 독립변수와 종속변수간의 관계를 밝히고자 하였던 가설을 SPSS분석을 통해 입증할 수 있었다. 선행연구를 통해 정당성을 부여한 독립변수들과 학점간의 관계를 보다 정확히 분석하기 위하여 회귀분석, ANOVA, T-TEST등 다양한 분석기법을 활용하였다. 분석결과 독립변수 중 이성친구는 학점과 관련성이 없는 것으로 밝혀졌고 형제관계와 선후배간의 교류는 관련도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 형제관계에서의 자신의 위치, 선후배간 교류의 유무 및 빈도와 학점간의 인과관계가 뚜렷하므로 이러한 독립변수들을 잘 통제 활용한다면 학점의 향상에 긍정적인 결과를 가져올 것이라는 명제를 도출할 수 있었다.

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